数字质量场景如何提升企业产品竞争力

数字质量场景：智能制造中的核心驱动力

在当前的数字经济时代，企业的数字化转型已成为了不可逆转的趋势。随着智能制造的快速发展，各行业正面临着前所未有的机遇和挑战。本文将围绕“数字质量场景”这一主题，深入探讨数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术以及如何通过数字技术提升企业的质量管理和生产效率。

王明哲：《数字化转型与智能制造》

【课程收益】掌握1套数字化转型的顶层思维理解智能制造7大系统的内在联系了解推进智能制造的2套方法论掌握智能化的底层原理盘点AI在智能制造领域的7大场景了解大量相关案例，以及背后的经验与教训【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】0.5-1天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、工业领域的数字化转型-智能制造1、智能制造核心技术盘点精益生产：智能制造之道发展阶段总述：点→线→面→点智能制造标准模板：大脑→中枢神经→周围神经智能制造的7大核心系统：谁是大脑谁是中枢神经案例：三一重工灯塔工厂2、数字化如何帮助企业提质、增效、降本、增收数字质量场景供应链数字化场景数字营销场景人力数字化场景案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。3、企业如何推进智能制造智能制造顶层规划方法智能制造项目推进方法智能制造的6大普遍问题数字化转型成功的黄金定律三、智能化底层原理及智能制造终局展望1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、制造业AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化

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一、数字化转型的顶层思维

数字化转型并不是简单的技术升级，而是业务模式、管理流程和企业文化的全面变革。通过对数字化转型的顶层思维的理解，企业可以更有效地把握数字化带来的机遇，从而在竞争中占据优势。

1. 数字化概念的导入

在国家的“十四五”规划中，数字经济已被提升到国家战略的高度。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化不仅仅是对信息技术的应用，更是业务与IT的深度融合。这种融合将为企业带来更高的运营效率和更好的客户体验。

2. 数字化顶层思维框架

企业在推进数字化转型时，需要建立起一套全面的思维框架。精益思维、编程思维和数据思维是三大核心要素。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提升整体效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：将数据转化为价值，展望数字化转型的未来。

3. 数字化技术基础设施

企业在推行数字化转型时，基础设施的建设至关重要。通过解除计算机的能力封印，企业可以更灵活地应用各种数字技术，如云计算和大数据分析。例如，谷歌的云计算和华为的5G技术，都为企业创造了更大的数据应用空间。

4. 数字化转型的三个必经阶段

数字化转型一般经历三个阶段：

• Digitization：无纸化，优化信息流通。
• Digitalization：高效化，利用数字技术提升生产力。
• Digital transformation：无人化，构建智能化生产系统。

二、智能制造：数字化的应用场景

智能制造是实现数字化转型的重要领域，而数字质量场景则是其核心组成部分。通过数字技术的应用，企业能够在多个方面提升产品质量、降低成本、提高效率。

1. 数字质量场景的定义

数字质量场景是指在智能制造过程中，通过数字化手段实现产品质量的监控、分析和优化。它不仅涉及到生产过程中的数据采集与分析，还包括在产品设计、供应链管理等各个环节的质量控制。

2. 数字质量场景在工业领域的应用

在智能制造的实践中，数字质量场景的应用已经取得了显著成效。以下是几个成功案例：

• 中国航天：通过数字化手段提升了产品的质量控制能力，确保了高可靠性的产品交付。
• 美的集团：在制造业供应链数字化方面，通过实时数据监控，降低了生产过程中的不良品率。
• 一汽集团：运用数字技术实现了精准的数字营销，提升了客户满意度。

3. 企业如何推进智能制造

推进智能制造的过程是一个系统性工程，企业需要从顶层规划、项目推进和问题解决三个方面入手。

• 顶层规划：制定长远的智能制造战略，并明确各阶段目标。
• 项目推进：合理配置资源，确保项目按计划实施。
• 问题解决：及时识别和解决实施过程中出现的各种问题，确保数字化转型的顺利进行。

三、智能化底层原理与应用展望

智能制造的实现离不开人工智能的支持。理解人工智能的底层原理，将有助于企业在数字化转型中更好地应用相关技术。

1. 人工智能的底层原理

人工智能的应用主要依赖于两大底层原理：逻辑固化和知识抽取。逻辑固化意味着将专家的知识和经验通过算法固化下来，形成可重复的决策模型；而知识抽取则是通过数据分析，从海量的信息中提取出有价值的知识。

2. 人工智能在制造业的应用场景

在制造业中，人工智能的应用场景可以分为七大类：

• 销量预测：通过对历史数据的分析，预测未来的市场需求。
• 产品质量检测：利用机器视觉技术，实时监控产品质量。
• 耗品寿命预测：基于数据模型，预测设备耗品的使用寿命。
• 设备预测性维护：通过实时数据监控，提前预测设备故障。
• 场地巡检：利用无人机等设备进行自动巡检，提高效率。
• 智能排产及调度：根据实时数据，优化生产排程。
• 工艺参与自动优化：通过数据分析，自动调整生产工艺。

总结

数字质量场景作为智能制造的重要组成部分，正逐渐成为企业数字化转型的核心驱动力。通过对数字化转型的顶层思维、智能制造的核心技术及其在工业领域的应用进行深入探讨，企业可以更好地理解数字化带来的机遇与挑战。在未来的竞争中，那些能够灵活运用数字技术提升产品质量和生产效率的企业，将更有可能取得成功。

在这一波数字化浪潮中，企业不仅要把握好技术的应用，更要重视顶层设计和战略规划，以确保数字化转型的成功实施。通过不断的实践和探索，企业必将在智能制造的道路上走得更远、更稳。